Kernel Approach for Classification Using Conditional Random Field : Information Extraction

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2022

6204954598 / 9786204954592

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Extracting useful information from the pool of big data gives birth to new domain known as Information Extraction. The domain of Information Extraction has its genesis in Natural Language Processing (NLP). The fundamental drift in this field takes the birth from various competitions that are focused on the recognition and extraction of named entities such as names of people, organizations etc. As the world become more data oriented by advent of internet, new applications of processing of structured and unstructured data comes in light. Most of the interest is to extract and classify named entities like person, organization and location etc. that is a subtask of Information Extraction known as Entity Extraction and Classification.

N° de ref. del artículo 9786204954592

Título
Kernel Approach for Classification Using Conditional Random Field : Information Extraction
Autor
Lokesh Pawar
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6204954598
ISBN 13
9786204954592
Peso del artículo
119 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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